Как работает система обработки большого объема информации за ограниченное время?

Для обработки большого объёма информации за ограниченное время используют специальное программное обеспечение (ПО), которое называют горизонтально масштабируемым. neiros.ru Задачи распределяются между несколькими компьютерами, которые одновременно проводят обработку. neiros.ru

В основе ПО — модель параллельных вычислений MapReduce. neiros.ru Она работает по следующему алгоритму: neiros.ru

1. Извлечение данных из всех источников, которые система фильтрует по заданным условиям и распределяет между компьютерами. neiros.ru
2. Компьютеры (узлы) параллельно проводят вычисления, передавая полученные результаты. neiros.ru

Некоторые сервисы, которые используют MapReduce:

• Hadoop. practicum.yandex.ru neiros.ru Сервис с открытым исходным кодом, позволяющий собирать, хранить и работать с Big Data сразу нескольким специалистам. practicum.yandex.ru Он автоматически перераспределяет нагрузку так, чтобы при отказе одного из узлов другие продолжили работать вместо него. practicum.yandex.ru
• Apache Spark. practicum.yandex.ru neiros.ru Сервис из нескольких библиотек для работы с потоковыми данными, которые обновляются с высокой скоростью. practicum.yandex.ru При этом данные внутри можно фильтровать, обрабатывать и применять для машинного обучения нейросетей. practicum.yandex.ru

Также для обработки больших данных используют пакетную обработку. habr.com Это процесс обработки данных в больших объёмах, сгруппированных в небольшие партии (батчи). habr.com Такой подход подходит для анализа больших объёмов статических данных, таких как исторические записи или данные, которые обновляются нечасто. habr.com